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[信息技术] MongoDB架构概览

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发表于 2012-9-18 12:31:10 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    关于MongoDB,我们能看到的资料,基本都是在指导大家如何使用MongoDB,但是,MongoDB内部是如何运作的,资料不是很多。
2 K# e: A, \) g0 I3 J5 T3 ?/ O9 B" {3 M+ l; c
    阅读使用手册,会有很多疑惑之处。例如,有人说,MongoDB 等同于分布式的 MySQL。它把一个Table ,按 row,分割成多个Shards,分别存放在不同的 Servers 上。这种说法是否正确?
/ R* x; }" y/ Q$ \$ j( ?) p5 h/ _3 C8 R2 s" [/ ]3 n' R
    不深入了解 MongoDB 的内部结构,就无法透彻地回答类似问题。这个系列文章,就来和大家探讨MongoDB的内部的工作方式。
9 n. f( ^- o7 ~9 U0 b$ O( x+ U8 k2 k  S/ u) t7 C6 t6 s' b0 \1 r
6 j) a7 j: y5 e

) ~1 U7 X+ ?- @# w图1-1 MongoDB架构图
2 Y% L) l; |0 ]/ U$ r/ G7 Q4 H) |

/ x% _2 w; A9 Y. {7 l    MongoDB 通常运行在一个服务器集群上,而不是一个单机。图1-1,描述了一个MongoDB集群的基本组成部分,包括若干shards,至少一个config server,至少一个routing servers(又称 mongos)。6 t1 b- i& t8 M" ~

% ^7 ?# {) }* d* D0 ~. uShards
6 o* u' z8 t, Z7 }" Q: v' n" u1 r! I! s$ J  E
    MongoDB的最基本的数据单元,叫document,类似于关系式数据库中的行 row。一系列documents,组成了一个collection,相当于关系式数据库中的table。当一个 collection 数据量太大时,可以把该collection按documents切分,分成多个数据块,每个数据块叫做一个chunk,多个chunks聚集在一起,组成了一个shard。
. b( k- r' @7 W; @) l/ W) c! Z4 G; n# E" f1 Z
    Sharding 的意义,不仅保障了数据库的扩容(scalability),同时也保障了系统的负载均衡(load balance)。3 L: B# }/ ?3 r4 j! |
0 Z4 w- X: ~: e7 m' J% g
    每一个shard存储在一个物理服务器(server)上。Server上运行着mongod进程,通过这个进程,对shard中的数据进行操作,主要是增删改查。* J$ w3 K/ P3 o3 x  ^& V
% V2 W( E. J5 o' p
    如果系统中的每个shard,只存储了一份数据,没有备份,那么当这个shard所在的server挂了,数据就丢失了。在生产环境中,为了保证数据不丢失,为了提高系统的可用性(availability),每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。
$ W0 Q- x0 g( c
7 \' b. A+ e' R+ K. IShard keys; T( D& y. k: |
        3 [  o" G% C6 H0 ?
    为了把collection切分成不同的chunks,从而存放到不同的shards中,我们需要制定一个切分的方式。
! a) l+ a: G- _* u" R: q' e) G0 Q4 J+ e" u3 Y, D5 x
    如前所述,在 MongoDB 数据库中,一个表collection由多个行 documents 组成,而每个 document,有多个属性 fields。同一个 collection 中的不同的 documents,可能会有不同的 fields。例如,有个 collection 叫 Media,包含两条 documents,
1 B. R+ z* @" p2 [
6 P2 t+ @/ Y6 i0 R; V8 n' A& T" s{. q; i( d: G8 t9 U# M. O! f
  "ISBN": "987-30-3652-5130-82",( L* u" S- I  X& G" e/ ^2 A
  "Type": "CD",2 r0 |1 n& R$ P, M2 y7 V0 `( y
  "Author": "Nirvana",2 j9 m; ^8 r% B6 @7 I
  "Title": "Nevermind",. }# z) l* ~9 C& ?* ]
  "Genre": "Grunge",9 p9 ?; N- q, A- F, e( W# @. i
   "Releasedate": "1991.09.24",5 Q4 S: j3 F3 U5 q3 Q6 E" E' p$ ?0 F; W
   "Tracklist": [; I, l' H/ @" k( `9 [0 ]8 z' N
     {. {# C1 P# l+ ]. b/ f
        "Track" : "1",7 i  i2 c* i2 ^$ g. {
        "Title" : "Smells like teen spirit",' v. F" `. j: V* Z0 `
        "Length" : "5:02"9 M8 i  ?( k/ U4 w/ A
     },0 M8 D3 i' u/ H
     {
% s- H( t/ v3 M$ Y) ?' k+ H        "Track" : "2",
+ Q9 Q* S& S: p) ]        "Title" : "In Bloom",
1 t& q  U# J' A9 w0 a3 X6 T5 v) {1 T3 ^( X        "Length" : "4:15"
. {$ b+ `) |  B# O+ U$ X  p     }
" P" k$ r% j9 @6 e, e& O$ a9 R6 z. a  J   ]
# {: k( a9 s2 ^& ~: E6 c}) c* Q: @* k$ R# V

4 R& h/ H! h. C1 ~{2 f1 E$ @6 f: }& B/ U' U$ b
  "ISBN": "987-1-4302-3051-9",
# Z+ {5 S1 f: W  h4 z: [  "Type": "Book",
. y5 y* O) e/ U  "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",) W' J/ D2 r# x3 t' Z
  "Publisher": "Apress",
( m8 w8 z) I( s) @3 r* h% g  "Author": " Eelco Plugge",
( `- g3 G3 R  o6 a  "Releasedate": "2011.06.09"
6 O  l3 S8 g4 t  `( Y% w}
* w/ S: ^8 W; j0 W
( ]7 E& R  O& r  c9 q7 T9 V8 i    假如,在同一个 collection 中的所有 document,都包含某个共同的 field,例如前例中的“ISBN”,那么我们就可以按照这个 field 的值,来分割 collection。这个 field 的值,又称为 shard key。
( v0 j5 |+ W, p& e+ X$ B+ |. ~7 E) ^. o, ^7 w1 k/ N
    在选择shard key的时候,一定要确保这个key能够把collection均匀地切分成很多chunks。6 V, X& @1 \) Q! B" i

9 @7 B6 d$ Y, E" v8 P; S    例如,如果我们选择“author”作为shard key,如果有大量的作者是重名的,那么就会有大量的数据聚集在同一个chunk中。当然,假设很少有作者同名同姓,那么“author”也可以作为一个shard key。换句话说,shard key 的选择,与使用场景密切相关。* N" k! J# ?: b3 `# ]/ n& b# Q# _

5 M9 r  F4 t9 u4 y! J2 V2 W    很多情况下,无论选择哪一个单一的 field 作为shard key,都无法均匀分割 collection。在这种情况下,我们可以考虑,用多个 fields,构成一个复合的shard key。
# q8 R) g; @" U) z. c( [- |* h; _0 a' o" m; f, `9 }, u
    延续前例,假如有很多作者同名同姓,他们都叫“王二”。用 author 作为 shard key,显然无法均匀切割 collection。这时我们可以加上release-date,组成name-date的复合 shard key,例如“王二 2011”。! ^1 m  ^6 W: H9 r
$ z! w6 b9 u; a' E
Chunks6 t' q2 W' c; G8 t" d
        ) j! y  r+ E: _& w+ X& V
    MongoDB按 shard key,把 collection切割成若干 chunks。每个 chunk 的数据结构,是一个三元组,{collection,minKey,maxKey},如图1-2 所示。& j- Z6 }$ ]) n$ ~: \5 u9 ~

7 |9 H" k# J+ e# @

2 z8 r, J+ Y) U+ y% V6 b$ L图1-2 chunk的三元组

2 j8 o! K1 k1 G+ G* Y7 c3 X" G; x/ h7 x4 f" e$ ]5 u
    其中,collection 是数据库中某一个表的名称,而 minKey 和 maxKey 是 shard key的范围。每一个 document 的shard key 的值,决定了这条document应该存放在哪个chunk中。$ P7 H: }* t  K9 ~

; M0 j/ b. @. U0 l7 Z    如果两条 documents 的 shard keys 的值很接近,这两条 documents 很可能被存放在同一个 chunk 中。  }) k( K5 }# J% @9 a( h) m
* I8 n5 x8 ?$ @
    Shard key 的值的顺序,决定了 document 存放的 chunk。在 MongoDB 的文献中,这种切割 collection 的方式,称为order-preserving。
1 B* t' w% a% Q8 u/ T/ S7 G
, t8 S8 C  {8 p6 t    一个 chunk最多能够存储64MB的数据。 当某个chunk存储的 documents包含的数据量,接近这个阈值时,一个chunk会被切分成两个新的chunks。" }& [+ R) j. ^' P# f7 N  }
& X* c8 ?  m( B- @
    当一个shard存储了过多的chunks,这个shard中的某些chunks会被迁移到其它 shard中。# L# ^7 v+ ]+ {) ^
  D# z: g3 Q* @( U0 n
    这里有个问题,假如某一条 document 包含的数据量很大,超过 64MB,一个 chunk 存放不下,怎么办?在后续章节介绍 GridFS 时,我们会详细讨论。9 X: J  ^/ q' M) h- H
  G( D9 Q0 b' J# O: @* K
Replica set
! k7 B+ v" o+ I: n' G' M        
2 V) J' w  p4 G; d; W    在生产环境中,为了保证数据不丢失,为了提高系统的可用性(availability),每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。! P2 m1 l) [9 u/ @7 o1 N) B$ _$ Z
# z+ N% g. V. d) Z- {& e) B
    这个replica set包括一个primary DB和多个secondary DBs。为了数据的一致性,所有的修改(insert / update / deletes) 请求都交给primary处理。处理结束之后,再异步地备份到其他secondary中。+ t2 N9 q" p8 a/ j/ D
+ J. U- b, J4 w% N8 C! u
    Primary DB由replica set中的所有servers,共同选举产生。当这个primaryDB server出错的时候,可以从replica set中重新选举一个新的primaryDB,从而避免了单点故障。! Y- c' I* d1 B( s) d

2 u+ `8 A5 u( b  l/ a    Replica set的选举策略和数据同步机制,确保了系统的数据的一致性。后文详述。9 c/ M8 f& d# \6 O' G8 [

) h/ n' J9 t/ Q" h+ a4 k$ X2 c( lConfig Server
4 d- F4 n% p2 q$ e5 F4 t2 J$ q; ?        1 Q' o) a, w( r  t3 p, s
    Config servers用于存储MongoDB集群的元数据 metadata,这些元数据包括如下两个部分,每一个shard server包括哪些chunks,每个chunk存储了哪些 collections 的哪些 documents。! B& ^  h  I/ J2 ^: R2 N/ Z
( C! h- W+ ]' ~" s6 F8 E9 J/ ]
    每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。* J9 J! e, E1 I8 i

5 ^& D+ u6 z% S/ X6 b    Config server也需要 replication。但是有趣的是,config server 采用了自己独特的replication模式,而没有沿用 replica set。: E  v, L2 R& P( @! T9 ^

7 P/ B% w  x  H7 t8 z1 |# ]    如果任何一台config server挂了,整个 config server 集群中,其它 config server变成只读状态。这样做的原因,是避免在系统不稳定的情况下,冒然对元数据做任何改动,导致在不同的 config servers 中,出现元数据不一致的情况。, z: @( |, i# Q* |& y

! U* T1 b+ `0 o( ?1 G4 T7 `1 [# H    MongoDB的官方文档建议,配置3个config servers比较合适,既提供了足够的安全性,又避免了更多的config servers实例之间的数据同步,引起的元数据不一致的麻烦。
6 ?5 a! f$ F) d# ?( w  A+ ~* Z
7 I0 K& x8 t; V( }% EMongos
4 q' T' W3 L) W1 ^! [( A
. b) b2 m; d1 a1 ?    用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
8 |( [/ v( [/ F
9 S7 |: t9 T; E  w    当 mongos 接收到用户请求时,它先查询 config server,找到存放相应数据的shard servers。然后把用户请求,转发到这些 shard servers。当这些 shard servers完成操作后,它们把结果分别返回给 mongos。而当 mongos 汇总了所有的结果后,它把结果返回给用户。( b  J$ ^( l: g

* n3 s$ \! ~% W( `  s    Mongos每次启动的时候,都要到config servers中读取元数据,并缓存在本地。每当 config server中的元数据有改动,它都会通知所有的mongos。
# n9 @3 G( `* ^2 v- C$ T0 C
. n% E2 e2 x7 Q' @5 N% z    Mongos之间,不存在彼此协同工作的问题。因此,MongoDB所需要配置的mongos server的数量,没有限制。
3 E+ L6 R  _! m; l. n& N. O
6 d% O4 O# J" I    通过以上的介绍,我们对每个组成部分都有了基本的了解,但是涉及到工作的细节,我们尚有诸多疑问,例如,一个chunk的数据太大,如何切分?一个shard数据太多,如何迁移?在replica set中,如何选择primary?server挂了,怎么进行故障恢复?接下来的章节,我们逐个回答这些问题。
" T4 K' R; [" f6 A( M- c( E  g6 X% t7 P) }5 o+ W: w3 ]
; p$ J/ j) J5 K% [, @# g
Reference,
* }% Y$ [& x0 w4 g- ?  K: Y/ Y% g% B( K, L
[0] Architectural Overview
9 C" i( P' m' ohttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
, e; X! U8 U+ M

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参与人数 1爱元 +10 学识 +5 收起 理由
不爱吱声 + 10 + 5 谢谢!有你,爱坛更精彩

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该用户从未签到

沙发
发表于 2012-9-18 12:40:50 | 只看该作者
本帖最后由 PenPen 于 2012-9-18 12:44 编辑
" X+ |# p. {7 |8 W) r6 L8 j' I2 F1 P4 B' n
  k3 a* W; ?! w# L: R2 y
您是和邓侃一起写文章的盛楠么?

该用户从未签到

板凳
 楼主| 发表于 2012-9-18 12:44:19 | 只看该作者
呃。。。是我啊。。。

该用户从未签到

地板
 楼主| 发表于 2012-9-18 12:44:45 | 只看该作者
PenPen 发表于 2012-9-18 12:40
% }; z; r  U2 l: \2 T) x2 r8 y您是和邓侃一起写文章的盛楠么?
1 H" a+ M( Q- t3 I9 d
是我啊。。。这都能被认出来。。。

该用户从未签到

5#
发表于 2012-9-18 12:47:20 | 只看该作者
shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44
7 A" u. d) t5 O  ^# ]8 A* q5 M6 @7 ?是我啊。。。这都能被认出来。。。
5 D+ F, T/ o  N/ o$ H, c# v- B
这篇文章我读过。开始以为是转贴的,后来再一看id就发现真相了~

该用户从未签到

6#
 楼主| 发表于 2012-9-18 12:49:50 | 只看该作者
PenPen 发表于 2012-9-18 12:47 2 a" r' g! m9 N" w
这篇文章我读过。开始以为是转贴的,后来再一看id就发现真相了~

$ `. M( x+ A- k4 A8 y6 V4 r多谢支持。还有两篇一会帖过来。后续的还在写。边看源码边写,比较慢,hoho。这里是要推荐才能变成正式会员是么?

点评

你已经是会员了~  发表于 2012-9-18 12:50
  • TA的每日心情
    奋斗
    2022-2-8 01:13
  • 签到天数: 171 天

    [LV.7]分神

    7#
    发表于 2012-9-18 12:51:42 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-17 22:49
    7 X% _+ x. q1 W9 X$ v/ w5 k$ w多谢支持。还有两篇一会帖过来。后续的还在写。边看源码边写,比较慢,hoho。这里是要推荐才能变成正式会 ...

    6 [6 k4 M- X3 l) h5 ]欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    该用户从未签到

    8#
     楼主| 发表于 2012-9-18 12:57:15 | 只看该作者
    不爱吱声 发表于 2012-9-18 12:51
    & E7 O* v0 O5 _! U! i; v! e. w欢迎,欢迎,已经给你变成正式会员了。

    2 S& j3 E+ O4 _6 w6 J2 r多谢多谢啦~~
  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-1-15 02:37
  • 签到天数: 1287 天

    [LV.10]大乘

    9#
    发表于 2012-9-19 03:38:34 | 只看该作者
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。+ R7 ~" V- `8 C& |& Q" ~2 h

    4 a  |- m+ L; F/ C: \

    该用户从未签到

    10#
    发表于 2012-9-19 04:21:40 | 只看该作者
    谢谢。5 ~- A3 i1 X% @* n+ ]

    2 N9 P' t3 A% U" B, `" _中文看得真累,大部分还是英文术语。6 |6 S2 i6 I; ~
    ) ~. c8 N& ]2 n- }7 Z) Y( [
    这应该是一个系列吧,后面怎样寻找,执行指令等开始入门,还是说的太简单了。% w8 c3 k) J0 w+ W

    # i% j9 _8 H0 d4 X2 c现在distributed DB在那些大网站很重要,现在开始有跟已有DB分庭抗礼的苗头,不过不是那里工作的话,其中的奥妙大概难说清楚。

    该用户从未签到

    11#
     楼主| 发表于 2012-9-19 08:40:52 | 只看该作者
    巴山 发表于 2012-9-19 03:38 9 o9 z: I* l0 s) P+ P3 l) B
    我们现在的 technology stack 就是 php + mongodb,涉及财务方面的东西用 postgres。" r4 T, D$ U; i) h/ x

    ' r4 f0 z# q$ P4 I) |& c" [' N& e ...

    6 n9 `0 Q) n% ^1 e8 J, i& RmongoDB作为存储是没有问题的,财务这种核心数据,还是不建议使用mongoDB的

    点评

    主要是transaction acid的问题。  发表于 2012-9-27 17:12

    该用户从未签到

    12#
     楼主| 发表于 2012-9-19 08:44:52 | 只看该作者
    梦晓半生 发表于 2012-9-19 04:21
    2 q: e5 n1 P* e: g谢谢。
    , {1 u' i$ R( h- k& I
    & G1 I. S: [' p7 n* Z* \# V; x中文看得真累,大部分还是英文术语。
    # A8 \0 R% w% Q( p. X
    现在关于mongoDB的文章,大部分都是在告诉大家怎么用,涉及到内部运行机理的文章,数量不多,而且不成体系。这个系列文章的目的,是让大家了解mongoDB的基本的运行机理,这样以后使用的时候,可以知其所以然。但是由于这方面的资料很少,我也是到处找资料,写了这么几篇,再往后,就是边使用,边看源码,边写了。
  • TA的每日心情
    奋斗
    2018-1-6 00:24
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]炼气

    13#
    发表于 2012-9-19 14:16:01 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-18 12:44
    ' T0 |" d0 j: \: J5 ?4 f7 _是我啊。。。这都能被认出来。。。

    9 }6 B( L" K; F( P. V是邓嫂么?

    该用户从未签到

    14#
     楼主| 发表于 2012-9-19 14:17:53 | 只看该作者
    profer 发表于 2012-9-19 14:16 ( g/ F5 Q, L3 @+ E
    是邓嫂么?
    ) J, R# [; I2 p4 S' u$ i# w
    是邓的小兵
  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-9-9 20:24
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]炼气

    15#
    发表于 2012-9-19 18:35:28 | 只看该作者
    有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    该用户从未签到

    16#
    发表于 2012-9-20 00:57:50 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-19 08:44
    7 k" p0 r$ Y7 b; b现在关于mongoDB的文章,大部分都是在告诉大家怎么用,涉及到内部运行机理的文章,数量不多,而且不成体 ...
    2 e+ C: [& v  `7 ~$ F( U; @% u
    太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    3 b* l! V! u; v
    1 E9 w9 |6 n1 q8 y现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一下一堆NoSQL的新系统,到最后估计会有几个胜出。
    ' W) h  q- D8 u
    2 X/ V  A6 U* g. O( jhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

    该用户从未签到

    17#
     楼主| 发表于 2012-9-20 08:53:41 | 只看该作者
    梦晓半生 发表于 2012-9-20 00:57
    7 q; W- e/ {0 e1 x, Q太好了,期待中,希望都带上英文reference。
    " g' |+ [8 p4 @: J' X) k
    # M2 [' j( [# C现在这种新技术很多,Mongo是比较流行的一个,我这里附带一 ...
    . {8 s" y, x+ p1 X  h
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    该用户从未签到

    18#
    发表于 2012-9-21 11:52:33 | 只看该作者
    shengnan007 发表于 2012-9-20 08:53 9 \- b* y" n- Q2 G, V
    现在写的也很纠结,资料太少了,哈哈

    , s# O( E3 L9 u& F# U3 i建议从NoSQL写起,这是推动新数据库设计的需求关系,原始动力。
    + o/ ]* J  b+ L2 R1 X
    # G5 B; p8 N/ c' Q4 [" j" zhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL" J5 F4 f+ w( ]; e5 [

    8 d$ |" H; t9 D) }3 F: P
  • TA的每日心情
    郁闷
    2019-4-22 08:49
  • 签到天数: 38 天

    [LV.5]元婴

    19#
    发表于 2012-9-21 17:03:12 | 只看该作者
    恶魔吹笛来 发表于 2012-9-19 18:35
    1 [* ]9 N& |5 x, B8 H2 n有点惊讶 居然在这里看到这篇文章 呵呵 静待大作

    0 z3 k+ R4 Y* P* W有什么可惊讶的邓侃在前一个爱坛版本是很早的注册用户呢,从开心网一块迁移的。。。

    该用户从未签到

    20#
     楼主| 发表于 2012-9-24 09:11:03 | 只看该作者
    梦晓半生 发表于 2012-9-21 11:52
    , v2 o# O+ T- {建议从NoSQL写起,这是推动新数据库设计的需求关系,原始动力。2 R: R( V( n! z# v6 L( ~$ C8 z' ~

    5 x3 p: O& C, i8 uhttp://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL

      _1 J/ @8 d) H, u! z4 Q+ {好的好的,现在这个写完,然后开始写nosql

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